.NET Micro Framework简介

Microsoft .NET Micro Framework结合了.NET的可靠性和Visual Studio的高效性,专为小型设备开发应用程序设计。它支持ARM7、ARM9等多种处理器,仅需几百KB的存储空间。.NET Micro Framework在2009年开源,并被广泛应用于智能家电、医疗电子等领域。

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Microsoft .NET Micro Framework

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【产品简介】

Microsoft .NET Micro Framework 将 .NET 的可靠性和效率与 Visual Studio的高生产率结合起来,以针对价格较低、资源受限的小型设备开发应用程序,可帮助人们使用熟悉的 Visual Studio 工具来构建托管的嵌入式应用程序。2009年5月,.Net Micro Framework采用Apache 2.0 license,比Linux等开源软件更为彻底的方式实现了源代码完全开放。

  1.哪些领域可以采用.NET Micro Framework技术?

  .NET Micro Framework技术可以应用到:Sideshow、远程控制、智能家电、教育类机器、医疗电子、零售终端以及汽车电子等行业应用场景;此外由于.Net MF集成了各种接口,如串口、网口、Wifi、Zigbee、I2C、SPI、SDIO、USB等通信接口,加上其应用开发简便,所以在物联网时代,将大有作为。

  2.NET Micro Framework与Window CE和Windows XP Embedded的区别?

  .NET Micro Framework对存储器和处理器的要求更低。开发人员可以在低功耗、低成本的ARM7、ARM9、Blackfin和Cortex-M3处理器上使用该框架(不需要MMU支持),所开发出来的软件仅需要几百Kbytes的RAM或Flash/ROM存储空间。而Windows Embedded CE的托管代码环境需要约10~12Mbytes的存储空间,基于.NET的应用编程设备只需要较少的存储空间,降低了产品成本。

  3.NET Micro Framework与其他.NET平台的区别?

作为.NET家族的一员,.Net Micro Framework是微软专门针对超轻量级平台设计的软件架构。与.Net Framework和.Net Compact Framework不同的地方是,.Net Micro Framework具有自启动的特性,并且在HAL层,微软将操作系统的必要特性引入,如:启动管理、中断处理、线程调度、内存管理等。.Net Micro Framework可以单独使用,不需要依托其它操作系统,因此占用空间很小。

【发展历史】

.NET Micro Framework 2001年由微软研究院开始研发,并随后在其MSN Direct项目中使用该技术,2007年9月微软对外发布2.0,2008年10月V3.0、2009年11月V4.0、2010年7月V4.1、2011年6月V4.2 beta。2009年5月代码完全开源,并进入.NET产品组,Digi、Atmel、飞思卡尔等半导体公司都先后为其推出了开发板,该技术可以应用到远程控制、智能家电、教育类机器、医疗电子、零售终端、Sideshow以及汽车电子等行业应用场景;此外由于.Net MF集成了各种接口,如串口、网口、Wifi、Zigbee、I2C、SPI、SDIO、USB等通信接口,加上其应用开发简便,所以在物联网时代,将大有作为。

<1>.NET Micro Framework 快速入门
http://blog.youkuaiyun.com/yefanqiu/archive/2010/03/02/5340560.aspx

<2>.NET Micro Framework 所有博文
http://blog.youkuaiyun.com/yefanqiu/category/633947.aspx
<3>文档下载列表

http://www.sky-walker.com.cn/News.asp?Id=25

http://www.sky-walker.com.cn/MFRelease/YF_document_list.pdf

<4>相关产品

http://netmf.taobao.com/

<think>好的,我现在要处理用户关于Android 12中RKNN开发配置和使用教程的问题。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,看看是否有相关的信息。 用户提供了三个引用。引用1提到了RKNN Model Zoo和RKNN Toolkit2的环境配置,包括安装Miniconda3。引用2是关于系统镜像下载,特别是Ubuntu 22.04版本和导出ONNX模型。引用3讨论了RV1808/1126使用RKNN作为MediaPipe推理后端的步骤,包括配置参数如use_rga、use_mmap和data_type的设置,以及反量化的处理。 用户的问题集中在Android 12上,所以需要将引用中的信息与Android系统关联起来。引用3提到了MediaPipe和RKNN的集成,这可能适用于Android开发,但需要确认是否支持Android 12。此外,RKNN Toolkit2的环境配置可能在不同平台上有所不同,用户可能需要针对Android进行调整。 接下来,我需要考虑Android开发中RKNN的一般步骤,比如环境准备、模型转换、集成到Android应用、配置参数和性能优化。结合引用中的信息,模型转换部分可以参考引用2提到的导出ONNX模型,然后使用RKNN Toolkit转换为RKNN格式。引用3中的配置参数(如use_rga、use_mmap、data_type)可能在Android中同样适用,但需要查阅相关文档确认。 可能还需要指导用户如何将RKNN库集成到Android项目中,比如添加依赖项或NDK配置。此外,性能优化方面,引用3提到的反量化处理可能需要特别注意,尤其是在Android设备上的实现。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明,并引用提供的资料。需要验证引用中的信息是否适用于Android 12,例如系统镜像是否支持,或者是否有特定版本的要求。如果某些步骤在引用中没有明确说明,可能需要提示用户参考官方文档或社区资源。</think>### Android 12 RKNN 开发配置与使用教程 #### 1. **环境准备** - **系统镜像与工具链**: 根据引用[2],建议使用Ubuntu 22.04作为开发环境,并下载Orange Pi 5 Pro等支持RKNN的硬件镜像。对于Android 12开发,需确保RKNN Toolkit2适配Android NDK版本(推荐NDK 21+)[^2]。 - **安装RKNN Toolkit2**: 参考引用[1],通过Miniconda3配置Python环境(建议Python 3.8),并安装RKNN Toolkit2以支持模型转换与推理。命令示例: ```bash pip install rknn_toolkit2 ``` #### 2. **模型转换(ONNX转RKNN)** - **导出ONNX模型**: 使用PyTorch或TensorFlow等框架导出模型为ONNX格式(引用[2])。 - **转换为RKNN格式**: 编写RKNN配置文件(`config.yml`),指定输入尺寸、量化方式等参数。示例代码: ```python from rknn.api import RKNN rknn = RKNN() rknn.config(target_platform='rk3568', mean_values=[[127.5]], std_values=[[127.5]]) rknn.load_onnx(model="model.onnx") rknn.build(do_quantization=True, dataset="dataset.txt") rknn.export_rknn("model.rknn") ``` #### 3. **Android项目集成** - **添加RKNN库依赖**: 将编译好的RKNN动态库(`librknnrt.so`)和模型文件(`model.rknn`)放入Android项目的`jniLibs`目录。 - **JNI接口开发**: 通过JNI调用RKNN的C/C++ API实现推理。关键配置参考引用[3]: ```cpp #include <rknn/rknn_runtime.h> rknn_context ctx; int ret = rknn_init(&ctx, model_path, 0, 0, nullptr); ret = rknn_inputs_set(ctx, input_num, input_attrs); ret = rknn_run(ctx, nullptr); ret = rknn_outputs_get(ctx, output_num, output_attrs, nullptr); ``` #### 4. **关键配置参数** - **use_rga与use_mmap**: 根据引用[3],若Android设备不支持硬件加速(如RGA),需将`use_rga`和`use_mmap`设为`false`。 - **数据量化类型**: `data_type`可选`uint8`或`fp32`。若选`uint8`,需手动实现反量化;若选`fp32`,RKNN会自动处理[^3]。 #### 5. **性能优化** - **多线程推理**: 利用Android的`ThreadPoolExecutor`并行处理输入数据。 - **内存优化**: 启用`use_mmap`(若支持)减少内存拷贝开销,或通过零拷贝技术直接操作物理内存。 #### 6. **调试与验证** - **日志输出**: 启用RKNN的调试模式(`RKNN_LOG_LEVEL=DEBUG`)查看详细运行信息。 - **性能分析**: 使用`rknn.query(RKNN_QUERY_PERF_DETAIL)`获取各层耗时,针对性优化模型结构。
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